ČVUT DSpace
  • Search DSpace
  • Čeština
  • Login
  • Čeština
  • Čeština
View Item 
  •   ČVUT DSpace
  • Czech Technical University in Prague
  • Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering
  • Department of Mathematics
  • Bachelor Theses - 14101
  • View Item
  • Czech Technical University in Prague
  • Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering
  • Department of Mathematics
  • Bachelor Theses - 14101
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Variační autoencoder a jeho rozšíření

Variational Autoencoder and its Extensions

Type of document
bakalářská práce
bachelor thesis
Author
Michaela Mašková
Supervisor
Šmídl Václav
Opponent
Škvára Vít
Field of study
Matematické inženýrství
Study program
Aplikace přírodních věd
Institutions assigning rank
katedra matematiky



Rights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item record
Abstract
Variační autoencoder je modelem, který v sobě kombinuje pravděpodobnostní přístup a sílu aproximací pomocí neuronových sítí. Lze jej využít jako generativní model nebo například v detekci anomálií. Jeho výhody i nevýhody, stejně jako jeho možná rozšíření, jsou předmětem bakalářské práce. Popsaný je dále Wassersteinův autoencoder a model s využitím VampPrior. Je odvozeno nové rozšíření směsi variačních autoencoderů s použitím EM algoritmu. Vlastnosti variačního autoencoderu a jeho rozšíření jsou demonstrovány na ukázkových i reálných datech.
 
Variational autoencoder combines probabilistic approach with powerful estimations via neural networks. The model can be used as a generative model as well as an anomaly detector. Its pros and cons, as well as its extensions, are the subject of this bachelor's thesis. Extensions like Wasserstein autoencoder and a model using VampPrior are described. A new extension using a mixture of variational autoencoders with the usage of EM algorithm is proposed. Properties of a variational autoencoder and its extensions are demonstrated on both artificial and real-world datasets.
 
URI
http://hdl.handle.net/10467/90185
View/Open
PLNY_TEXT (32.05Mb)
POSUDEK (32.08Kb)
POSUDEK (130.7Kb)
Collections
  • Bakalářské práce - 14101 [272]

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 

Useful links

CTU in PragueCentral library of CTUAbout CTU Digital LibraryResourcesStudy and library skillsResearch support

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

Login

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV